Öz denetimli yöntemlerle görsel özellik ayrıştırma

Bu çalışmada, öz denetimli bir yöntem kullanılarak, önceden eğitilmiş çekişmeli üretici ağların gizli uzaylarındaki temel anlamsal eksenleri belirleyebilen bir yaklaşım sunulmaktadır. Bu bağlamda, yenilikçi bir yaklaşım olan Yön-Ayrıştırıcı model önerilmektedir. Bu evrişimsel model ResNet18 öznitelik çıkarıcısı mimarisini ikiz ağ kurgusunda kullanmaktadır. Bir üretici ağ tarafından öz denetimli olarak oluşturulan görseller ile Yön-Ayrıştırıcı modelin eğitimi için veri kümesi oluşturulmaktadır. Oluşturulan verilerle eğitilen Yön-Ayrıştırıcı model, daha önce rastlamadığı iki verinin görsel özelliklerinin üretici ağın gizli uzayındaki farkını kodlayan yön vektörünü bulabilecek şekilde eğitilmektedir. MNIST ve FreyFaces veri kümeleri ile önceden eğitilmiş InfoGAN ve DCGAN modelleri kullanılarak yeni veri kümeleri elde edilmiştir. Çok modlu MNIST verilerinde tutarlı veri örnekleri oluşturabilmek için sezgisel bir benzerlik metriği kullanılmıştır. Bunun için önceden eğitilmiş birer değişimsel otokodlayıcı ve sınıflandırıcı ile gömme vektörleri oluşturulmuştur. Bu veriler ile elde edilen deneysel sonuçlar, Yön-Ayrıştırıcı model ile belirlenen yönler ile tayin edilen anlamsal özelliklerin farklı veri örneklerine uygulandığında verinin tutarlı bir şekilde değiştirildiğini göstermektedir.